Causal pathways to health-related quality of life in children with juvenile idiopathic arthritis: results from the ReACCh-Out cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Structural equation modelling was applied to data from the Research in Arthritis in Canadian Children emphasizing Outcomes (ReACCh-Out) cohort to help elucidate causal pathways to decreased health-related quality of life (HRQoL) in children with JIA. METHODS: Based on published literature and clinical plausibility, a priori models were constructed with explicit root causes (disease activity, treatment intensity) and mediators (pain, disease symptoms, functional impairments) leading to HRQoL [measured by the Quality of my Life (QoML) scale and the Juvenile Arthritis Quality of Life Questionnaire (JAQQ)] at five disease stages: (i) diagnosis, (ii) 3-9 months after diagnosis, (iii) flare, (iv) remission on medications, (v) remission off medications. Following structural equation modelling, a posteriori models were selected based on data fit and clinical plausibility. RESULTS: We included 561, 887, 137, 186 and 182 patients at each stage, respectively. In a posteriori models for active disease stages, paths from disease activity led through pain, functional impairments, and disease symptoms, directly or through restrictions in participation, to decreased QoML scores. Treatment intensity had detrimental effects through psychosocial domains; while treatment side effects had a lesser role. Pathways were similar for QoML and JAQQ, but JAQQ models provided greater specificity. Models for remission stages were not supported by the data. CONCLUSION: Our findings support disease activity and treatment intensity as being root causes of decreased HRQoL in children with JIA, with pain, functional impairments, and participation restrictions being mediators for disease activity; they support psychosocial effects and side effects as being mediators for treatment intensity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».